[发明专利]基于图像形态处理的群目标跟踪方法

说明书

本发明公开了一种基于图像形态处理的群目标跟踪方法，包括对雷达接收机在一个采样周期内接收到的回波信号进行处理并进行坐标转换计算，建立初始图像矩阵并计算二值图像矩阵，对二值图像矩阵依次进行图像形态学处理和标记处理并计算本采样周期内群目标的等效中心向量，采用逻辑法计算群目标的航迹集合并计算群目标中心的初始状态，计算关联矩阵并根据其调整滤波跟踪轨迹并将当前滤波跟踪轨迹状态作为下一个采样周期群目标中心位置预测的滤波状态，最后得到群目标跟踪结果。本发明方法基于图像形态处理的群目标跟踪用在雷达跟踪技术领域不仅保障了群目标中心计算的精度，更在群目标发生部分缺失情况下很好地跟踪群目标，具有很有价值的实用性。

技术领域

本发明属于雷达目标跟踪技术领域，特别涉及一种基于图像形态处理的群目标跟踪方法。

背景技术

在现代战争中，使用无人机技术进行侦查和打击已成为军事对抗的重要手段，由无人机组成的无人机群作战对于防御系统的威胁非常巨大。而群目标可以看做是一组彼此相近很近，短时间内速度、运动方向基本一致的目标。因此对群目标中心跟踪来维持对群目标整体跟踪，不考虑群内每一个目标，通过对群目标的中心进行跟踪，得到每个群在每一帧的位置；群目标跟踪在空中目标监控，无人机多目标编队运动跟踪领域有重要的应用价值。由于雷达分辨单元受波束宽度影响，密集的群目标的出现将影响探测回波的精度从而导致雷达获得的群目标观测是部分可分辨的。导致部分可分辨的原因是由于同一个群中目标与目标之间的距离和角度超过了雷达分辨能力，时常发生两个目标识别成一个目标的情况，因而无法获得群内所有单个目标的观测信息。这使得群目标的中心与真实中心的位置误差增大，严重时可能导致跟丢群目标。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明公开了一种基于图像形态处理的群目标跟踪方法，本方法基于雷达接收机接收的一个采样周期内的回波经处理后得到的观测值，运用图像形态学和连通区域标记法计算出本采样周期内群目标的个数和群目标等效中心的坐标，进一步运用逻辑法推理计算群目标中心的航迹集合，并确定群目标中心的初始状态，然后根据群目标中心的初始状态预测下一个采样周期内的群目标中心位置，并将下一个采样周期内的群目标中心向量与对应的下一个采样周期内的群目标等效中心位置向量相关联，最后根据关联结果调整滤波跟踪参数进而对群目标进行跟踪。本方法基于图像形态处理提高了雷达点迹预处理模块对群目标中心计算的精度，降低了后续跟踪的复杂度，而且使雷达数据处理模块采用卡尔曼滤波算法时提高了对群目标中心跟踪的效率。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案予以实现：

一种基于图像形态处理的群目标跟踪方法，所述方法包括如下步骤：

步骤1，对雷达接收机在一个采样周期内接收到的回波信号进行处理，得到雷达在本采样周期内所有回波信号中目标的总数Q以及每个目标量测的距离和方位角，并通过直角坐标转换计算得到每个目标量测的距离和方位角在二维直角坐标系中的X方向坐标和Y方向坐标。

步骤2，建立初始图像矩阵I，并计算二值图像矩阵I′。

步骤3，对二值图像矩阵I′依次进行图像形态学处理和标记处理，得到群目标的个数L以及含有不同标记号l的图像矩阵Ipm，l＝1，2，...，a，…，L。

步骤4，根据含有不同标记号l的图像矩阵Ipm，计算本采样周期内L个群目标的等效中心向量Z，Z＝(z₁，z₂，…z_l，…，z_L)，其中z_l＝(Xc_l，Yc_l)，Xc_l，Yc_l分别表示本采样周期内第l个群目标的等效中心在直角坐标系中的X方向坐标和Y方向坐标。